Akademik Veri Yönetim Sistemi
Diğer, ss.1-150, 2020
Sağlık, spor, eğitim ve sosyal bilimler alanında özellikle ölçek geliştirme çalışmalarında sıklıkla kullanılan çok değişkenli istatistiksel yöntemlerden biri olan faktör analizinde kestirim ve döndürme yöntemlerine göre daha önemli olan aşama kabul edilecek faktör sayısının belirlenmesidir. Faktör sayısının belirlenmesinde Kaiser ölçütü (K1), birikimli açıklanan varyans yüzdesi ve yamaç grafiği gibi en fazla bilinen ve kullanılan bazı yöntemler olmakla birlikte bu yöntemlerle elde edilen faktör sayıları her durumda doğru faktör sayısına net cevaplar verememektedir. Bu yöntemlerin dışında son yıllarda kullanılmaya başlanan Horn'un paralel analizi (PA) ve Velicer'in en küçük ortalama kısmi korelasyon (MAP) yöntemleri de bulunmaktadır. Bu çalışmada, doğru faktör sayısının belirlenmesinde K1, PA ve MAP ölçütlerinin performansları, sürekli ve 5'li likert düzeyinde ölçülmüş değişkenler için değişken sayısı (6, 12, 18, 24, 30), örneklem büyüklüğü (30, 50, 100, 200, 300, 500), ortalama faktör yükü (0,10-0,90) ve evren faktör sayısı (1, 2, 3 ve 4) koşulları altında incelenmiş ve karşılaştırılmıştır. MAP ve PA yönteminin doğru faktör sayısını belirlemede oldukça iyi performansa sahip olduğu, istatistiksel yazılımlarda en fazla kullanılan yöntemlerden olan K1'in ise kötü performansa sahip olduğu, sadece değişken sayısı altı iken iyi performans gösterebildiği ve örneklem büyüklüğündeki değişimden en fazla etkilenen yöntem olduğu görülmüştür. Ayrıca yamaç grafiği, Jolliffe ölçütü, birikimli açıklanan varyans yüzdesi ve K1 gibi klasik öznel ölçütler yerine özellikle son yıllarda kullanılmaya başlanan PA ve MAP gibi daha nesnel ve çağdaş yaklaşımların kullanılması önerilmektedir.